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影响射击技能提高的因素很多,其中一个主要因素是注意力分配的问题。影响注意力分配的因素有内因、外因,也有平时不被注意的客观原因。本文就射击教学中如何正确处理和解决好这些因素对注意力的影响,进行了探讨和分析。 相似文献
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针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。 相似文献
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城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。 相似文献
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面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝精度损失。在不同数据集上的实验结果表明,针对典型基于注意力机制模型BERT,在较低或者没有精度损失的情况下该优化方法可达到4位或8位定点量化、0.93~0.98的稀疏度,大幅度降低模型计算量,为加速量化稀疏模型的推理奠定良好的基础。 相似文献
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资金集中支付改革是当前军队归拢资金、加强预算监督的重要举措。当前,省军区系统资金管理存在着资金管理漏洞大、到位不及时、使用效益低等问题,军队推行的资金集中支付改革使这些问题得到有效控制。为进一步深化省军区系统资金集中支付改革,应进一步明确资金集中支付的范围,建立资金集中支付机构体系,强化资金集中支付的责任制管理。 相似文献
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针对无人机对地目标识别过程中的小样本问题以及目标存在的遮挡和混淆情况,提出了一种融合自注意力机制的小样本目标识别模型。在利用元学习思想获取小样本学习能力的基础上,将自注意力机制学习目标内部各部分之间的上下文依赖关系引入模型,从而增强目标表征能力,以解决遮挡和混淆情况下有效特征不足的难题。为验证模型效果,通过对基准数据集和无人机航拍数据进一步加工,构建了遮挡和混淆目标数据集,设置了不同的遮挡程度和背景混淆率。通过在不同数据集上的验证,并与深度学习模型对比,证明提出的模型具有更高的学习效率和识别正确率。 相似文献
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由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明:ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。 相似文献
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提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣;多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力;评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。 相似文献
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基于内容的检索中对图像和视频帧的处理是以色彩、形状和纹理等为基本特征,这些特征在图像背景比较单一的情况下容易获得。一旦图像背景为色彩和纹理均很复杂的图像时,图像中目标的颜色和形状等特征就很难获得。若将从计算机视觉中引出的相关度和注意力聚焦两个概念用于从复杂背景图像中定位和选取最有关的信息,则能够有效地检索到最匹配的图像。本文通过对相关度和注意力聚焦两个概念的讨论,介绍了计算机视觉对基于内容检索的作用,尤其是在可视示例查询QVE(QuerybyVisualExample)的情况下从大图像数据库中检索图像的情况 相似文献
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近些年来,无人飞行器逐步普及,给社会治安、空域管制、要地防护等领域带来新的威胁。因此,对高威胁、难辨识的无人机目标进行高准确、高稳定的搜索跟踪有着迫切需求。立足城市环境下的反无人机作战需求,针对无人机易受复杂背景干扰、地物遮挡影响及其姿态尺度变化和快速机动造成的跟踪丢失问题,结合图神经网络与注意力机制,提出一种基于图注意力机制的孪生网络无人机目标红外跟踪技术。基于图注意力机制的局部特征匹配模块,通过节点间的信息传递实现全局信息匹配,通过基于图的特征表示和特征交互,增强从目标模板到搜索区域的信息嵌入能力;目标感知区域选择机制可以适应无人机目标尺寸和姿态的变化;基于运动特征设计的切换策略,实现局部跟踪和全局重检测间的动态选择。实验结果表明,在红外无人机目标跟踪时,运用此方法可以取得稳定的跟踪结果,可以有效应对形变、遮挡、复杂背景干扰等挑战,为实现在城市环境中持续稳定跟踪小型无人机目标提供技术参考。 相似文献